Comprenez les fondements des probabilités et leur relation avec les statistiques et la science des données. Nous apprendrons ce que signifie calculer une probabilité, les résultats indépendants et dépendants, et les événements conditionnels. Nous étudierons les variables aléatoires discrètes et continues et verrons comment elles s'intègrent dans la collecte de données. Nous terminerons le cours avec les variables aléatoires gaussiennes (normales) et le théorème de la limite centrale et comprendrons son importance fondamentale pour toutes les statistiques et la science des données. Ce cours peut être suivi pour un crédit académique dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder Logo adapté d'une photo de Christopher Burns sur Unsplash.
Théorie des probabilités : Fondation pour la science des données
Ce cours fait partie de Spécialisation Fondements de la science des données : Inférence statistique
Instructeurs : Anne Dougherty
28 262 déjà inscrits
Inclus avec
(238 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Expliquez pourquoi les probabilités sont importantes pour les statistiques et la science des données.
Voir la relation entre les événements conditionnels et indépendants dans une expérience statistique.
Calculez l'espérance et la variance de plusieurs variables aléatoires et développez une certaine intuition.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Théorème de Bayes
- Catégorie : variables aléatoires continues
- Catégorie : Probabilité
- Catégorie : variables aléatoires discrètes
- Catégorie : théorème de la limite centrale
Détails à connaître
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Il y a 6 modules dans ce cours
Comprenez les fondements des probabilités et leur relation avec les statistiques et la science des données. Nous apprendrons ce que signifie calculer une probabilité, les résultats indépendants et dépendants, et les événements conditionnels. Nous étudierons les variables aléatoires discrètes et continues et verrons comment elles s'intègrent dans la collecte de données. Nous terminerons le cours avec les variables aléatoires gaussiennes (normales) et le théorème de la limite centrale, et nous comprendrons son importance fondamentale pour l'ensemble des statistiques et de la science des données.
Inclus
3 vidéos2 lectures1 quiz1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
La notion de "probabilité conditionnelle" est un concept très utile de la théorie des probabilités et, dans ce module, nous introduisons l'idée de "conditionnement" et la formule de Bayes. Le concept fondamental d'"événement indépendant" découle alors naturellement de la notion de conditionnement. Les événements conditionnels et indépendants sont des concepts fondamentaux pour comprendre les résultats statistiques.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 quiz1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Le concept de "variable aléatoire" (v.a.) est fondamental et souvent utilisé en statistique. Dans ce module, nous étudierons diverses variables aléatoires discrètes. Nous apprendrons certaines de leurs propriétés et pourquoi elles sont importantes. Nous calculerons également l'espérance et la variance de ces variables aléatoires.
Inclus
4 vidéos1 lecture1 quiz1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Dans ce module, nous étendrons notre définition des variables aléatoires pour y inclure les variables aléatoires continues. Les concepts de ce module sont cruciaux car une grande partie des statistiques traite de l'analyse des variables aléatoires continues. Nous commencerons par les variables aléatoires uniformes et exponentielles, puis nous étudierons les variables aléatoires gaussiennes, ou normales.
Inclus
4 vidéos2 lectures1 quiz1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
La puissance des statistiques réside dans la possibilité d'étudier les résultats et les effets de multiples variables aléatoires (parfois appelées "données"). Ainsi, dans ce module, nous apprendrons le concept de "distribution conjointe" qui nous permet de généraliser la théorie des probabilités au cas multivarié.
Inclus
3 vidéos1 lecture1 quiz1 devoir de programmation
Le théorème de la limite centrale (CLT) est un résultat crucial utilisé dans l'analyse des données. Dans ce module, nous présenterons le CLT et ses applications telles que la caractérisation de la distribution de la moyenne d'un grand ensemble de données. Cela préparera le terrain pour le cours suivant.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 quiz1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Instructeurs
Offert par
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University of Colorado System
University of Colorado Boulder
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Avis des étudiants
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Révisé le 18 oct. 2024
Thanks for this course to provide crucial information about Probabilities!
Révisé le 2 juin 2024
Thank you to everyone who put a lot of effort into making this course; it is really helpful.
Révisé le 9 déc. 2022
This is an excellent course to review foundational probability concepts. The instructor speaks clearly and goes through examples thoroughly for each concept.
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